基于高低层特征融合的密集连接网络的肝脏肿瘤图像分割方法

摘要

本发明提供一种基于高低层特征融合的密集连接网络的肝脏肿瘤图像分割方法。该方法包括步骤1：采集肝脏肿瘤病人的核磁图像组成数据集，并将数据集划分为训练集和测试集；步骤2：构造分割模型，分割模型选取密集连接网络作为框架，密集连接网络包括编码器、解码器和位于编码器和解码器之间的全局注意力模块；其中，全局注意力模块将肝脏肿瘤图像的低层特征和肝脏肿瘤图像的高层特征进行特征融合，学习自动评估高层特征的重要性，以供解码器利用重要的高层语义特征所包含的分类信息指导低层特征恢复图像细节；步骤3：使用训练集中的图像数据训练分割模型，然后采用训练好的分割模型对测试集中的图像数据进行测试，得到肝脏肿瘤图像的分割结果。